自然語言處理。
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·一、研究背景，自然語言處理。NLP是計算機科學、人工智能、語言學等多個領域的交叉學科，旨在使計算機了解和處理自然語言。近年來随着深度學習技術的發展，大型神經網絡模型已經成為自然語言處理領域的主流方法。這些模型通常需要大量的訓練、資料和計算資源，但在某些任務上取得了令人矚目的成果，如機器翻譯、文本分類、問答系統等。
與此同時傳統的自然語言處理方法如規則引擎、有限狀态自動機、決策樹等，也在某些任務上表現出色，如文本糾錯、文法分析、資訊抽取等。但是這些傳統方法在某些任務上可能存在一些局限性，如需要大量的手工建構規則、無法處理上下文資訊等。
本研究将探讨大型神經網絡模型與傳統自然語言處理方法在自然語言處理任務中的應用和比較，旨在為自然語言處理領域的研究和應用提供新的思路和方法。
·二、目前現狀。近年來，不斷發展和優化，大型神經網絡模型已經成為自然語言處理領域的主流方法。這些模型。